01 项目背景
在当今这个数据驱动的商业时代，所有追求卓越的企业均在积极探索如何有效利用数据资产，旨在提升运营效能、优化成本控制，并更精确地洞悉并满足市场所需。尤其对于置身于白热化市场竞争中的消费品制造业，数据管理的挑战更为显著。
作为某一日化行业细分领域的领军者，B集团凭借并购策略实现了快速扩张，市场份额急剧攀升。集团推行了一种集中提供共享服务与各子公司分别负责特定品牌及区域营销的管理模式。但随之而来的是，各品牌间的历史遗留问题——包括不统一的信息系统、物料编码体系以及分散的销售渠道，加之往昔对信息化投入的不足，加剧了数据管理“赤字”的状况。面对经济增长的放缓与消费者偏好的动态变化，B集团遭遇的考验尤为严苛，其数据管理的短板不仅制约了决策速度，还推高了运营成本。
意识到这一薄弱环节后，B集团果断选择与北京数语科技携手合作，借助后者在数据治理咨询领域的深厚底蕴与先进的数据治理体系，共同应对数据管理的困境。此番合作，标志着B集团向构建高效数据生态系统、实现智慧决策与精益运营迈出了关键一步。
02 调研问题
项目启动之初，数语科技即刻部署资深咨询顾问，对客户相关部门展开了全面调研，旨在彻底摸清数据现状，并系统性地整理出数据管理的典型难题。
基于丰富的咨询实践，我们深知：在企业纷繁复杂的问题中，那些与企业战略紧密挂钩、直接影响战略目标达成的议题，应当置于解决序列的最前端，因其对企业总体投入产出比的提升尤为显著。鉴此，咨询团队入驻，即刻提议与IT部门高层开展深度对话。通过这次高端交流，我们明确了企业当前的战略焦点在于营销板块。由此，无论是从战略目标的细化落实考量，还是依据问题的紧迫性和影响力，都无一不指向营销领域的数据问题应被首要解决。
明确优先级后，我们紧接着充分利用现有资料，以深化对问题现状的理解。第二阶段的工作重心落在了详尽审查IT部门先前汇总的业务用户反馈与需求上，特别关注与营销领域相关的、疑似源于数据管理不当、且影响重大、反复出现的问题，进行细致入微的探究。这一过程不仅帮助我们概览了企业的管理全貌，还揭示了企业的核心业务架构、主要业务板块、各领域间的协同机制，以及营销板块中与数据紧密互动的关键职位与用户等关键信息，进一步明确了哪些典型问题与哪些关键角色直接关联，这些问题如何牵涉到具体业务系统，以及它们对业务运行的具体影响。
进入第三阶段，我们的调研聚焦于营销这一核心业务领域的关键岗位用户，如一线业务经理、导购、门店负责人及区域经理等。过往众多项目的成功经验提示我们，针对同一问题，不同用户的反馈可能存在巨大差异。在排除回答者的岗位特性、个人习惯及经验因素后，这种分歧往往暴露了沟通不足与业务流程标准化缺失的问题。面对相互矛盾的答案，我们视之为探查问题根源的宝贵线索，唯有深入分析，方能触及并解决那些隐藏深处的症结。
历经三个多月的深入调研，通过对关键岗位用户的多轮访谈与广泛资料搜集，我们发现了一系列在核心业务领域极具代表性的挑战。调研完毕后，我们按二级业务领域对调研成果进行了分类整合。
1、经销商管理领域：鉴于B集团多元化的品牌架构和相对宽松的销售网络，经销商管理呈现出一定的混乱状态。具体表现在，多数经销商依赖手动输入来维护库存数据，且经销商及其对应业务员的状态更新滞后，导致系统内的经销商库存、状态等信息失真，严重影响了基于系统数据进行的销售预测准确性，进而波及供应链的排程与生产计划的科学性。
2、门店运营领域：尽管门店直接受公司管辖，但数据管理同样暴露出问题。部分门店随品牌并购加入，而并购后的系统并未适应多品牌交叉销售的需求，显示信息与实际情况不符，即某些门店被限定为单一品牌销售点，实则跨品牌经营。此外，新设门店信息未能及时录入系统，致使实际门店布局与销售业绩难以通过系统获得即时准确的评估。
3、会员管理方面：面临多品牌企业普遍存在的难题。早年会员体系各自为政，未考虑到用户跨品牌会员身份的现实，这阻碍了针对多品牌忠诚客户的有效促销策略制定。
4、营销活动记录缺失：营销活动的线上跟踪记录极度匮乏，无法在系统层面上形成闭合回路，活动效果评估无从谈起。
5、产品管理问题：最为严峻。因不同品牌由相对独立的团队运作，产品属性设计趋向局部优化，忽略了全公司层面的产品属性标准化，例如，产品适用年龄段的定义在不同品牌间不统一，阻碍了跨产品分析时以年龄段为维度的数据整合，诸如此类的产品属性问题层出不穷，极大降低了产品数据的分析价值。
综上所述，企业在数据质量、完整性及可用性等方面面临显著挑战，数据更多扮演着业务执行记录的角色，却未能充分发挥其在成本控制与效率提升上的指导作用，尤其是在利润空间压缩的当下，企业精细化管理的需求愈发迫切。
03 提出方案
尽管解决上述问题看似无需顶尖技术介入，但考虑到企业庞大复杂的信息化架构——横跨几十个系统、涉及数十万库表字段，这些已知问题仅是冰山一角。根据众多项目案例，隐匿于表面之下的问题数量可能是显性问题的数百倍，它们难以言喻且难以察觉，其根源大多在于长期缺乏系统性的数据管理和全局数据治理体系的缺失。在此背景下，期待短期内通过一两个项目彻底根治问题是不切实际的幻想。更明智的做法是，先启动一个试点项目，为客户构建一个短期能缓解显见问题、并能随后续项目迭代完善的管理体系。通过试点示范验证方案的有效性，为后续的逐步推广和持续优化奠定坚实基础。
众多数据管理先进的企业已成功克服相似挑战，他们的实践经验经过市场检验，极具参考价值。近年来，《华为数据之道》倡导的以业务对象为中心的数据架构方法，以及中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实践白皮书》中提及的数据标准化路径，尤为值得传统企业借鉴。
数语科技咨询团队，基于丰富的实战经验，融合业务对象与数据标准的精髓，针对本次项目前期调研的发现，为该企业量身定制了一套自下而上推进的数据资产管理策略。策略从具体部门岗位遇到的核心问题出发，提炼总结成企业管理的通用经验和方法论，逐步赢得上级部门乃至集团总部的认可，最终推广至其他业务板块。这一过程始于关键业务对象的识别与细化，包括其数据项、属性归属及质量规范的梳理。
具体实施步骤包括：
1、数据资产盘点：针对之前识别的业务领域痛点，通过剖析业务流程、活动及表单，锁定关键业务对象及其数据项，并明确每一数据项的业务、技术与管理属性，从而编制企业核心数据资产清单及目录。
2、数据标准化：在识别的数据项基础上，制定数据标准，涵盖业务规则、权责界定、管理规范及统一业务术语等。为加速成效，经与客户协商，本阶段项目重点针对产品、组织、财务科目三大业务对象的数据项实施标准化工作。
3、数据质量改善：鉴于访谈反映出的数据质量问题，标准化后，我们将依据质量准则开发数据清洗方案，并在可能的情况下改进数据源系统，促进数据标准在各应用、品牌间的互联互通。
经过深入探讨与论证，上述方案相比传统自上而下的全面铺开模式，更具实施可行性，也更契合该企业注重实效、求真务实的管理文化。
04 落实方案
尽管整体方案构想得十分美好，但要将其转化为现实则需完成大量细致而繁复的任务，其中，制定数据项的数据标准尤为充满挑战。鉴于每家企业的独特性，关键数据标准的确立需经由业务、IT及管理层等多方面的充分沟通与讨论。过程中，不同业务用户对同一条数据标准的理解偏差亦是常态。虽然部分标准可参照行业惯例或企业历史实践，但大多数标准的科学性、合理性及其适应性仍需所有利益相关方共同探讨。
B集团作为一家历经多次并购且管理架构相对宽松的企业，旗下各品牌团队往往沿用各自的惯常标准，忽略了与其他品牌团队标准的兼容性问题。长此以往，标准不一导致的弊病将深刻影响企业的日常运营。项目初始阶段的多次高层会议揭示了迅速解决数据标准一致性问题的迫切性。
在理论层面，梳理数据项与确立数据标准的最佳途径是始于业务流程的分析，通过流程辨识业务实体及其对应的数据项。项目初期，咨询团队尝试从现有的流程文档入手，借助客户方产品经理的实操展示与讲解来明确业务实体与业务活动。然而，实践发现，B集团在前期并未系统梳理业务流程，现有流程资料零星散乱。尽管偶有找到产品操作手册和培训资料，但因系统频繁迭代，这些文档与实际操作之间存在较大出入，连产品经理也无法详尽阐述其负责产品的每一项功能细节。鉴于此，项目团队转而采取更为深入的业务用户访谈策略，力图重构完整的端到端业务流程。遗憾的是，营销领域的业务活动极为复杂，业务用户难以抽出足够时间参与访谈，导致项目推进一度陷入停滞。
项目团队在意识到预设的理想方案并不贴合客户实际情况后，与客户深入沟通并探讨了更为灵活的解决方案路径。鉴于全面捕捉业务活动全貌的难度，我们调整策略，从具体而迫切的数据问题切入。在初步调研阶段，已积累了大量的典型问题案例。我们据此逆向追溯，将问题描述与相应应用系统的数据录入界面相匹配，比如，针对“物料规格”这一典型的数据管理难题，项目组协调产品经理定位到涉及物料规格录入与查看的具体界面，并进一步确认哪些业务用户与之交互频繁，随后通过访谈深入了解他们在日常操作中如何填写及应用这一字段的细节。
后续的调研揭示了一个有趣的发现：在液体产品类别中，“物料规格”字段填写存在不一致性，有的品牌团队使用“罐”，而另一些则采用“瓶”。由于系统界面未明确规范填写规则，不同业务人员依据个人理解和习惯填写，从个体角度看并无不当，但在后续数据分析阶段，系统难以自动识别“罐”和“瓶”为同一规格，造成数据处理困扰。项目团队随即提出将“物料规格”的标准化作为首要建议，供客户方业务负责人审议。
经甲方更广泛地调研与分析，决定对在售商品的物料规格进行全面梳理，最终归纳为几类统一的数据标准，例如在液态类中统一采纳“瓶”作为表述，并采用“单品净含量*每件单品数(单位)/件”作为标准化计量单位。经过一系列周密的调研、沟通与讨论，项目团队在诸如产品简称、事业部划分、包装类型、标准容量等领域确定了一系列具体的数据标准，有效提升了数据的一致性和分析的准确性。
专业的咨询顾问往往倾向于运用Excel来规划和设计数据资产及相应的数据标准框架，然而，这种方法既不能有效解决现有IT系统中数据与数据标准不符的现状，也无法有效预防未来新增或修改数据时再度偏离标准的潜在风险。一套完整的数据治理体系不仅要求在咨询层面洞察问题、设计解决方案，还必须依托强大的平台工具来确保数据标准的切实落地。这既包括依据数据标准设定的质量准则对现有数据进行净化处理，也涉及优化上游业务系统，以从根本上防止不符合数据标准的数据产生。
鉴于此，客户选择了数语数据治理平台（DAM）作为国内领先的工具，用于数据治理实践，并采纳数语科技的专业服务来检测数据质量。面对相似挑战的客户常规做法是，由实施顾问协同业务人员、产品经理及IT团队共同确认每个字段的清洗需求与可行性，从而划定清洗范围。随后，借助DAM平台配置质量核查规则，识别数据问题，并输出具体的清洗策略。
然而，在着手数据清洗任务时，项目团队面临了新难题。在与业务、产品和技术团队共同界定清洗范围时，发现大部分字段的清洗操作可能会干扰系统的正常运行和业务流程，且系统中充斥着大量已失效的产品数据。经过一轮与业务和产品团队的确认，尽管提出了120个字段的清洗方案，但IT部门审核后仅9个字段适宜清洗，且涉及的有效产品数据有限，项目进程再度受阻。
为突破这一困境，项目团队与客户携手探索创新策略。他们决定将最终确认的清洗范围及对应产品数据导出，依据数据标准手动筛查问题，明确标注每条数据清洗后的正确形态，并获得业务人员的书面认可。这一过程还意外揭示了数据标准初定时的部分不合理之处或对实际业务场景的忽略，促使团队进一步修订和完善数据标准清单，为数据治理工作的深化奠定了坚实基础。
05 成效总结
从支撑业务目标的视角审视，数据治理的核心旨在通过增强数据的价值来促进生产效率和产品合格率的提升，同时降低成本，并为营销活动提供强大动力。为达成这些宏伟目标，企业必须投身于一系列精心策划的数据治理实践，涵盖数据质量审计、数据标准化作业以及数据集成等多个维度。
面对数据治理不足的现状，企业往往会遭遇一系列相似的困扰：生产效率与产品质量双双下滑，营销活动的表现不尽人意，既定的营收目标难以企及，还间接削弱了顾客满意度。这些问题直观反映在诸如产品合格率的滑坡、材料浪费率的上升、以及营销活动转化效率的下降等关键绩效指标上。改善这些指标，无疑是业务与信息技术（IT）部门携手合作的成果。业务侧通过优化流程，确保生产交付高效、生产效率与成本管理得宜、以及在营销活动中有效吸纳新客户等；而IT侧，则依托办公自动化系统、客户关系管理系统、以及仓储管理系统等关键业务系统，为业务活动的实施提供技术支持。
在此框架下，各类业务操作生成的数据作为宝贵的业务数据项，如产品合格计数、材料损耗量、新客户获取量、活动参与及实际购买人数、产品线详情与规格参数等，均需被妥善管理。一个高效的数据治理体系能够有力保障这些业务系统内数据的准确性和可用性，为IT系统高效驾驭业务数据提供强有力的支持，从而为企业整体效能的飞跃奠定坚实的基础。
经过数月的深入合作与努力，B集团在数据治理领域的实践取得了显著成效。一方面帮客户发现并解决了很多明显的数据问题，另一方面通过项目过程，帮甲方认识到数据治理对企业的价值。不仅在具体问题上取得了突破，更在企业层面上树立了数据治理的重要性与价值认知。客户逐渐认识到数据治理不仅仅是IT部门的工作，而是需要业务、IT、管理等各方共同参与，才能为企业实现其业务目标，并通过具体的业务场景来体现其价值。以下是数据治理实践的成效概览：
1、问题识别与解决：通过细致的调研与分析，项目团队成功识别并解决了营销领域中经销商管理、仓库数据准确性、会员系统整合、经销活动记录缺失及产品属性标准化等一系列关键问题。这些问题的解决直接提高了数据的准确性和可用性，为决策提供了坚实的基础。
2、数据标准化与质量提升：通过梳理数据资产、制定数据标准，特别是针对产品、门店、经销商等核心业务对象的数据标准化，显著提升了数据的一致性和可比性。实施数据清洗，尽管初期面临挑战，但通过创新策略，如数据导出人工校验，有效推进了数据质量的提升，并逐步在业务系统中落实数据标准，为后续数据的准确输入和高效利用打下了基础。
3、业务与IT协同：项目过程中，强化了业务与IT部门之间的沟通与合作，共同参与到数据治理的各个环节中。这种跨部门合作模式促进了业务流程与数据管理的深度融合，使数据治理不再是IT部门的单一任务，而是成为了全公司的共同责任，提升了整体效率和响应速度。
4、管理与文化变革：数据治理项目的实施，推动了B集团内部管理文化的转变，从领导层到基层员工，都开始意识到数据质量与标准化的重要性，形成了数据驱动决策的意识。通过项目实践，集团上下对于数据治理的价值有了深刻的认识，为后续的数据驱动转型奠定了良好的文化基础。
5、技术平台的应用：数语数据治理平台（DAM）的引入，不仅为数据质量检查和标准化提供了强大的技术支持，还为持续的数据治理提供了自动化工具，减少了人为错误，提高了工作效率。平台的实施与优化，为B集团构建了一个可持续的数据治理框架。
6、业务绩效提升：随着数据质量的提升和数据标准化的推进，B集团在生产效率、成本控制、营销活动效果等方面均有所改善。例如，基于准确的经销商库存数据，企业能够做出更精准的销售预测，优化供应链管理；通过整合多品牌会员数据，实现了更有针对性的促销策略，增强了客户满意度与忠诚度。
7、未来扩展与持续优化：项目试点的成功为B集团提供了宝贵的经验，为数据治理的持续迭代和全面推广铺平了道路。企业已具备进一步深化数据治理工作的能力，有望在更多业务领域复制成功经验，持续提升数据资产的价值，为企业的长期发展和市场竞争优势提供坚实的数据支撑。
B集团的数据治理实践不仅解决了当前紧迫的数据问题，更重要的是，它开启了一条通往数据驱动型组织的道路，为企业的数字化转型和可持续增长奠定了坚实的基础。
文章来源：“Datablau”微信公众号